Details

Целью работы является разработка и практическая реализация статистико-имитационной модели оценки эффективности деятельности транспортной компании на примере ООО «Грузовичкоф». Предметом исследования являются статистические закономерности и методы моделирования эффективности деятельности транспортной компании с учетом изменения спроса, среднего чека, оборота сервиса, выручки, загрузки автопарка, затрат и финансового результата. Методологическую основу работы составили описательная статистика, анализ вариации, расчет месячных коэффициентов сезонности, корреляционный анализ, расчетная финансовая модель, имитационное моделирование методом Монте-Карло и сценарный анализ. Расчеты выполнены на основе дневного массива данных за 2023 год, включающего 365 наблюдений. В работе выявлена выраженная сезонность спроса: коэффициент сезонности составил 0,79 в январе и 1,14 в июле. Средняя загрузка автопарка равна 59,7%, что указывает на резерв использования текущих транспортных ресурсов. По итогам 5000 итераций Монте-Карло средняя расчетная чистая прибыль составила 3,10 млн руб., вероятность годового убытка - 4,86%. Оптимизированный сценарий увеличивает выручку с 834,13 до 853,97 млн руб., а расчетную чистую прибыль - с 3,71 до 19,47 млн руб. Результаты работы могут применяться при планировании активного автопарка, контроле затрат, оценке риска убытка и обосновании управленческих решений. Основной вывод состоит в том, что повышение эффективности ООО «Грузовичкоф» целесообразно связывать не с расширением автопарка, а с гибким управлением активной линией, учетом месячной сезонности спроса и приоритетом более маржинальных заказов.

The aim of the work is to develop and practically implement a statistical and simulation model for evaluating the performance of a transport company based on the case of Gruzovichkof LLC. The research subject includes statistical patterns and modeling methods used to assess transport company performance, taking into account changes in demand, average order value, service turnover, revenue, fleet utilization, costs, and financial result. The methodology of the work includes descriptive statistics, variation analysis, calculation of monthly seasonality coefficients, correlation analysis, a financial calculation model, Monte Carlo simulation, and scenario analysis. The calculations are based on a daily dataset for 2023, including 365 observations. The study identified a clear seasonal pattern in demand: the seasonality coefficient was 0.79 in January and 1.14 in July. The average fleet utilization rate was 59.7%, which indicates unused potential within the existing transport resources. Based on 5,000 Monte Carlo iterations, the average calculated net profit amounted to RUB 3.10 million, while the probability of an annual loss reached 4.86%. The optimized scenario increases annual revenue from RUB 834.13 million to RUB 853.97 million and calculated net profit from RUB 3.71 million to RUB 19.47 million. The results can be applied to active fleet planning, cost control, loss risk assessment, and management decision-making. The main conclusion is that improving the efficiency of Gruzovichkof LLC should be associated not with expanding the total fleet, but with flexible active fleet management, monthly demand seasonality, and a greater focus on more profitable orders.